前言

近年来，Transformer架构的提出，标志着自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术进入了一个崭新的时代。与传统循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Shortterm Memory Network，LSTM）相比，Transformer通过其独特的自注意力机制，不仅提升了模型的计算效率，还大幅地提高了性能，使从机器翻译到文本生成、情感分析等多种任务都取得了显著的进展。

笔者在深度学习领域从事了多年研究与开发工作，见证了深度学习模型从RNN、LSTM到Transformer架构的演变。在这个过程中，Transformer的创新性和强大能力深深吸引了我。自从论文“Attention is All You Need”发布以来，Transformer迅速成为深度学习领域的研究热点，并被广泛地应用于多个领域，例如自然语言处理、图像识别、语音处理等。尤其是在自然语言处理任务中，Transformer架构不仅为传统任务提供了新的解决方案，还催生了大量的变体模型，例如BERT、GPT系列等，极大地推动了AI技术的进步。

本书旨在深入浅出地介绍Transformer架构及其应用，结合理论与实践，带领读者系统地学习Transformer。通过详细的模型解析、实现原理及实践案例，读者将能够掌握Transformer的核心概念、实现技巧及如何在实际应用中高效训练和调优Transformer模型。无论是刚接触深度学习的初学者，还是有一定经验的开发者，均能通过本书获得深刻的理解和实践经验。

书中的内容不仅涵盖了Transformer的基础知识，还扩展到其变体模型（例如BERT、GPT等）及其在实际项目中的应用。本书还将介绍如何使用Hugging Face库进行快速开发与实践，帮助读者更高效地部署和应用Transformer模型。通过本书的学习，读者将能够在自然语言处理、文本生成、情感分析、命名实体识别等领域中，应用Transformer及其变体，提升自己的AI技术水平。

希望本书能为广大读者提供系统化的学习路径，帮助大家深入理解Transformer架构，并在实践中取得突破性进展。笔者相信，通过掌握这些前沿技术，读者将能够在人工智能领域中迎接新的挑战，实现职业发展的跨越。

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致谢

我要特别感谢我的妻子，感谢她在我写作本书期间始终如一的支持与理解。妻子的默默奉献，尤其是承担了所有的家务，让我能够专心致志地投入这项写作工作中。没有她的陪伴与支持，完成这本书是不可能的。

此外，我还要感谢所有在技术上给予我帮助的同人和朋友们，正是你们的指导与分享，才让我在不断探索和实践中得以不断进步。感谢各位开发者和研究人员，尤其是Transformer和深度学习领域的前辈们，你们的工作为我提供了坚实的理论基础与启发。

由于写作时间有限，本书难免存在疏漏和不足之处，恳请读者见谅，并提供宝贵的意见和建议。希望这本书能为大家的学习和研究提供帮助，若可以得到您的反馈和改进建议，将不胜感激。

再次感谢所有支持与帮助过我的人，是你们让这一切成为可能。

沈志龙

2025年5月